diff --git a/Contrastes/Contours.md b/Contrastes/Contours.md
index 86847c06ef06b23a8912d2798bb5a0ddb6ec38b3..9879aebf0723a68b765e2b0ebc97aaa19205fc89 100644
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@@ -800,9 +800,11 @@ que la taille de l'échantillon reste suffisamment faible devant celle de
 l'ensemble de la population: le rapport de 100 considéré comme suffisant impose
 donc que l'échantillon comporte moins de $3706/100 = 37.06$ paires. À cette
 condition, il est à nouveau possible d'utiliser la loi normale pour modéliser le
-comportement de ces variables.
+comportement de ces variables. Cette contrainte impose une taille assez réduite
+et, pour maximiser la force de preuve de l'expérience il convient de ne pas
+examiner moins de paires.
 
-Un échantillon de 50 paires a donc été extrait aléatoirement puis vérifié et ne
+Un échantillon de 37 paires a donc été extrait aléatoirement puis vérifié et ne
 comportait que deux fausses paires. La première est SPIEGELBERG discutée plus
 haut (qui s'est retrouvée par hasard dans l'échantillon). La seconde concerne
 les entrées PLUVIERS, toutes deux en *Géographie* mais ne désignant pas la même
@@ -811,15 +813,15 @@ le nom de Pithiviers (L'Encyclopédie, T12, p.805), mais de l'ancien nom d'une
 commune de la Dordogne désormais appelée Piégut pour *LGE* (La Grande
 Encyclopédie, T26, p.1146). De même que lors de l'échantillonnage précédent de
 la section \ref{sec:classifying_lge}, on utilise la moyenne empirique pour
-estimer la qualité $q$ dans $\mathcal{P}$ valant $m = \frac{48}{50} = 0.96$.
-L'application numérique \ref{eq:parallel_corpus_quality_range_numerical} de la
-borne inférieure de la formule \ref{eq:quality_range_algebraic}
+estimer la qualité $q$ dans $\mathcal{P}$ valant $m = \frac{35}{37} \approx
+0.946$. L'application numérique \ref{eq:parallel_corpus_quality_range_numerical}
+de la borne inférieure de la formule \ref{eq:quality_range_algebraic}
 p.\pageref{eq:quality_range_algebraic} permet d'affirmer avec moins de 5% de
 risque d'erreur que la qualité réelle dans le sous-corpus Parallèle est d'au
 moins
 
 \begin{equation}
-    m - z_{97.5\%} \times \sqrt{\frac{m \times (1- m)}{n}} = 90.6\%
+    m - z_{97.5\%} \times \sqrt{\frac{m \times (1- m)}{n}} = 87.3\%
     \label{eq:parallel_corpus_quality_range_numerical}
 \end{equation}